【摘 要】
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模糊C-means聚类(fuzzy C-means,FCM)未考虑噪音和野值点对聚类的影响,故FCM是欠鲁棒的.为了增强鲁棒性,将FCM中的光滑距离度量改变为非光滑距离度量.由此提出了1种鲁棒的模
【基金项目】
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国家自然科学基金(61165012).
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模糊C-means聚类(fuzzy C-means,FCM)未考虑噪音和野值点对聚类的影响,故FCM是欠鲁棒的.为了增强鲁棒性,将FCM中的光滑距离度量改变为非光滑距离度量.由此提出了1种鲁棒的模糊聚类方法(robust FCM,RFCM).为了求解RFCM对应的非光滑优化问题,采用了(majorization-minimization,MM)框架.通过在多个数据集上的实验,将RFCM与传统FCM算法进行对比,表明RFCM比FCM具有更好的聚类效果.
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